FORMAT="%(asctime)s %(threadName)s %(thread)d %(message)s"logging.basicConfig(format=FORMAT, level=logging.INFO) cups=[] lock= Lock()#锁defworker(count=1000): logging.info("I'm working")whileTrue: lock.acquire()#
2. 使用锁实现Queue的安全性 在需要对Queue进行“只读”操作时,可以使用threading.Lock或multiprocessing.Lock来确保在操作期间没有其他线程或进程可以修改Queue的内容。下面的代码展示了如何使用锁来确保Queue的线程和进程安全性。 3. 代理IP、user-agent、cookie设置 在网络爬虫中,使用代理IP、user-agent和cookie是绕过...
3、线程执行完毕,归还给线程池'''classThreadPool(object):#创建线程池类def__init__(self,max_thread=20):#构造方法,设置最大的线程数为20self.queue = Queue.Queue(max_thread)#创建一个队列foriinxrange(max_thread):#循环把线程对象加入到队列中self.queue.put(threading.Thread)#把线程的类名放进去,执...
lock = threading.Event() def func(arg): print('线程来了') lock.wait() # 加锁:红灯 print(arg) for i in range(10): t =threading.Thread(target=func,args=(i,)) t.start() input(">>>") lock.set() # 绿灯 lock.clear() # 再次变红灯 for i in range(10): t =threading.Thread(...
下面是一个使用Lock的简单示例: importthreadingimporttime# 共享资源counter=0# 创建锁对象lock=threading.Lock()# 线程函数defincrement():globalcounterfor_inrange(100000):lock.acquire()# 获取锁counter+=1lock.release()# 释放锁# 创建线程threads=[]foriinrange(2):t=threading.Thread(target=increment)thre...
在Python多线程编程中,线程锁(threading.Lock)与队列锁(queue.Queue)是两种常见的线程同步机制。线程锁主要用于保护共享资源,避免多线程同时访问导致的数据不一致问题。队列锁则通过任务完成机制(task_done)与等待机制(join),帮助开发者更高效地管理线程任务的执行顺序。
虽然Python的Queue提供了基本的线程和进程安全性,但在某些场景下,如实现“只读”模式或防止数据竞争,还需要额外使用锁(Lock)来确保数据的完整性。 本文将探讨如何在Python中使用锁来保障Queue的线程和进程安全性,并通过一个使用代理IP、user-agent、cookie、多线程技术的实际爬虫示例,展示如何提高数据采集效率。
thread_two.join()print("中间运行时间:{}".format(time.time()-start_time)) 线程间的通讯-共享变量 queue 线程间的通讯 共享变量 import time import threading data_list = [] def get_data_html(): global data_listforurlindata_list:print('开始获取数据html的时间') ...
queueLock = threading.Lock() workQueue = Queue.Queue(10) threads = [] threadID = 1 # 创建新线程for tName in threadList: thread = myThread(threadID, tName, workQueue) thread.start() threads.append(thread) threadID += 1 # 填充队列 ...
lock = threading.Lock() def worker(lock:threading.Lock,task=100): while True: count = len(cups) time.sleep(0.1) if count >= task: break logging.info(count) cups.append(1) logging.info("{} make 1... ".format(threading.current_thread().name)) logging....